package demo.spark.local;

import java.io.Serializable;
import java.util.Arrays;
import java.util.Iterator;

import org.apache.spark.SparkConf;
import org.apache.spark.api.java.function.FlatMapFunction;
import org.apache.spark.api.java.function.Function2;
import org.apache.spark.api.java.function.PairFunction;
import org.apache.spark.streaming.Duration;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaPairDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaReceiverInputDStream;
import org.apache.spark.streaming.api.java.JavaStreamingContext;

import scala.Tuple2;

/**
 * 运行的shell脚本如下
 *
 * <pre>
 * ~/bigdatasoftware/spark-2.1.3-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit \
 * --class com.hzk.sparkStreaming.WordCount \
 * --driver-java-options "-Dspark.testing.memory=471859200" \
 * --num-executors 3 \
 * --driver-memory 100m \
 * --executor-memory 512m \
 * --executor-cores 3 \
 * ~/bigdatasoftware/spark-2.1.3-bin-hadoop2.7/study/SparkStudy-1.0-SNAPSHOT.jar \
 * </pre>
 * <p>
 * 如果executor-memory不够大的话，有可能会报错：Spark-submit:System memory 466092032 must be at
 * least 471859200
 */
public class WordCountBySocket implements Serializable {

    private static final long serialVersionUID = 1L;

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        /**
         * 创建SparkConf对象，但是这里有一点不同，我们是要给它设置一个Master属性，但是我们测试的时候使用local模式，
         * local后面必须跟一个方括号，里面填写一个数字， 数字代表了我们用几个线程来执行我们的Spark Streaming程序
         */
        SparkConf conf = new SparkConf().setMaster("local[2]").setAppName("WordCount");
        /**
         * 创建JavaStreamingContext对象。该对象，就类似于Spark Core中的JavaSparkContext，就类似于Spark
         * SQL中的SQLContext 该对象除了接收SparkConf对象对象之外， 还必须接收一个batch
         * interval参数，就是说，每收集多长时间的数据，划分为一个batch，进行处理。这里设置一秒
         */
        JavaStreamingContext jsc = new JavaStreamingContext(conf, Duration.apply(1000));
        /**
         * 首先，创建输入DStream，代表了一个从数据源（比如kafka、socket）来的持续不断的实时数据流。
         * 调用JavaStreamingContext的socketTextStream()方法，可以创建一个数据源为Socket网络端口的数据流，
         * JavaReceiverInputStream，代表了一个输入的DStream。
         * socketTextStream()方法接收两个基本参数，第一个是监听哪个主机上的端口，第二个是监听哪个端口
         */
        JavaReceiverInputDStream<String> lines = jsc.socketTextStream("localhost", 9999);

        // 到这里为止，你可以理解为JavaReceiverInputDStream中的，每隔一秒，会有一个RDD，其中封装了
        // 这一秒发送过来的数据
        // RDD的元素类型为String，即一行一行的文本
        // 所以，这里JavaReceiverInputStream的泛型类型<String>，其实就代表了它底层的RDD的泛型类型

        /**
         * 开始对接收到的数据，执行计算，使用Spark Core提供的算子，执行应用在DStream中即可。
         * 在底层，实际上是会对DStream中的一个一个的RDD，执行我们应用在DStream上的算子。 产生的新RDD，会作为新DStream中的RDD
         */
        JavaDStream<String> words = lines.flatMap(new FlatMapFunction<String, String>() {
            private static final long serialVersionUID = 1L;

            @Override
            public Iterator<String> call(String t) throws Exception {
                return Arrays.asList(t.split(" ")).iterator();
            }

        });
        /**
         * 这个时候，每秒的数据，一行一行的文本，就会被拆分为多个单词，words DStream中的RDD的元素类型即为一个一个的单词。
         * 接着，开始进行flatMap、reduceByKey操作
         */
        JavaPairDStream<String, Integer> pairs = words.mapToPair(new PairFunction<String, String, Integer>() {
            @Override
            public Tuple2<String, Integer> call(String s) throws Exception {
                return new Tuple2<String, Integer>(s, 1);
            }
        });
        /**
         * 这里，正好说明一下，其实大家可以看到，用Spark Streaming开发程序，和Spark Core很相像。 唯一不同的是Spark
         * Core中的JavaRDD、JavaPairRDD，都变成了JavaDStream、JavaPairDStream
         */
        JavaPairDStream<String, Integer> wordCounts = pairs.reduceByKey(new Function2<Integer, Integer, Integer>() {
            @Override
            public Integer call(Integer integer, Integer integer2) throws Exception {
                return integer + integer2;
            }
        });
        // 到此为止，我们就实现了实时的wordcount程序了
        // 大家总结一下思路，加深一下印象
        // 每秒中发送到指定socket端口上的数据，都会被lines DStream接收到
        // 然后lines DStream会把每秒的数据，也就是一行一行的文本，诸如hell world，封装为一个RDD
        // 然后呢，就会对每秒中对应的RDD，执行后续的一系列的算子操作
        // 比如，对lins RDD执行了flatMap之后，得到一个words RDD，作为words DStream中的一个RDD
        // 以此类推，直到生成最后一个，wordCounts RDD，作为wordCounts DStream中的一个RDD
        // 此时，就得到了，每秒钟发送过来的数据的单词统计
        // 但是，一定要注意，Spark Streaming的计算模型，就决定了，我们必须自己来进行中间缓存的控制
        // 比如写入redis等缓存
        // 它的计算模型跟Storm是完全不同的，storm是自己编写的一个一个的程序，运行在节点上，相当于一个
        // 一个的对象，可以自己在对象中控制缓存
        // 但是Spark本身是函数式编程的计算模型，所以，比如在words或pairs DStream中，没法在实例变量中
        // 进行缓存
        // 此时就只能将最后计算出的wordCounts中的一个一个的RDD，写入外部的缓存，或者持久化DB

        // 最后，每次计算完，都打印一下这一秒钟的单词计数情况
        // 并休眠5秒钟，以便于我们测试和观察
        Thread.sleep(5000);
        wordCounts.print();
        // 首先对JavaSteamingContext进行一下后续处理
        // 必须调用JavaStreamingContext的start()方法，整个Spark Streaming Application才会启动执行
        // 否则是不会执行的
        jsc.start();
        jsc.awaitTermination();
        jsc.close();
    }
}
